100年にわたる世界的な海洋脱酸素化を明らかに、上海交通大学は人工知能を利用して「窒息する海洋」を再構築するとICMLは発表

著者 | Lu Bin、Han Luyu

海洋溶存酸素は、海洋生態系の機能を維持するための重要な要素です。地球温暖化や人間活動の影響により、近年、海洋は貧酸素化傾向にあり、漁業の発展や気候変動などに深刻な影響を及ぼしています。

最近、上海交通大学電子情報電気工学部のWang Xinbing教授とGan Xiaoying教授のチームと、上海海洋学部のZhang Jing学者、Zhou Lei教授、およびZhou Yutao准教授のチームが、交通大学は、疎な海洋観測データ OxyGenerator を活用した深層学習モデルを共同提案しました。 1920 年から 2023 年までの 100 年前の全球の海洋溶存酸素データが初めて再構築され、その再構築パフォーマンスは専門家の経験に基づいた CMIP6 シリーズの数値モデルの結果を大幅に上回りました。

研究成果「OxyGenerator: Reconstructing Global Ocean Deoxygenation Over a Century with Deep Learning」が、中国コンピュータ連盟のクラスA会議機械学習国際会議(ICML)に採択され、複雑な解析のための情報を提供しました。酸素循環と気候制御を強力にサポートしており、人工知能と海洋学を統合する積極的な試みです。

過去100年にわたり、気候変動による海洋酸素含有量の減少の問題が広く注目を集めてきました。 OMZの長期的な変化を理解するためのツールの中で、OMZ30（酸素最小ゾーン）の急速な拡大は重要な指標と考えられています。 1920 年の海域は 2023 年までに 3 倍に増加します。この発見は OMZ の長期的な変化を理解する上で重要であり、将来の海洋監視と保護の向上に役立ちます。

論文リンク: http://arxiv.org/abs/2405.07233

海洋の脱酸素を包括的かつ深く理解し、有効なデータから酸素サイクルとその変化の法則を調査するために、2017年にSchmidtkoら研究者らが「Nature」に論文を発表、「過去50年間における全球の海洋酸素含有量の減少」という論文を発表し、空間内挿法を初めて使用して全球の海洋溶存酸素の再構築と定量分析を実現した1960 年以降のデータ。

産業革命以来の長期的な人間活動の具体的な影響を評価するだけでは、過去 50 年間の溶解気候記録を再構築するだけでは十分ではありません。非常にまばらな歴史的観測と精度が限られた空間補間法が、問題を解決する上で重要なボトルネックとなっています。

World Ocean Database 2018、CLIVARおよび炭素水路データベース、Argo、全球海洋データ解析プロジェクト version2.2022、Geotraces IDPなど 主要公的溶存酸素データベース5社の観測データ量、海洋観測の欠測率データは90%を超えています

この目的のために、上海交通大学の研究チームは、1900年以来、科学調査船の調査データ、アルゴブイの観測データ、実際のデータなど、合計60億件の海洋溶存酸素関連データを収集しました。深海潜水ブイの時間観測（蓄積データ量約2TB））を実施し、一元的な品質管理を実施。

海洋水域の不規則なエッジと非常にまばらな観測データの不均一な特性を考慮して、空間相関と高度な相関を十分に考慮したグラフモデリングのアイデアを通じて、4次元の時空間グラフネットワークが確立されました。地理における観測サンプルの価値を認識し、観測データと欠損データの間で時間と空間を超えて情報を伝達します。

海洋溶存酸素の濃度変化が海洋の物理的変数と生化学的変数の両方の影響を受けるという事実を考慮して、まず多層パーセプトロンを使用して多元素データの非線形特徴を抽出し、双方向長短-用語メモリネットワークは、溶存酸素観測値の時間変化特徴マイニングを抽出するために使用されます。

第二に、地球規模の海洋はさまざまな歴史的時代や地域で不均一な時空間相関を示すため、海洋学的ゾーニングのアイデアに触発され、適応型可変ゾーニングを備えたグラフメッセージパッシングメカニズム（ゾーニング可変メッセージパッシング）が提案されています。ネットワーク パラメータ生成アルゴリズムは、異なるパーティションのグラフ メッセージに対してアフィン変換を実行し、可変パーティションでのグラフ情報の転送を実現します。

最後に、海洋学ドメインの知識の融合は、ニューラル ネットワークの不確実性を調整するのに役立ちます。この研究では、海洋中の窒素、リン、酸素の理想的なバランス比 (レッドフィールド比) を採用し、再構成結果の信号異常を可能な限り排除するために、化学知識を組み込んだ勾配正則化手法を設計します。

OxyGenerator海洋脱酸素再構成フレームワーク

観測変数による多重相互検証、および専門家主導の3セットのCMIP6数値モデルの結果との比較の後、この研究で提案されたOxyGeneratorは、以下の分野で良好な結果を達成しました。 4つの復元性能評価指標 最高の性能であるMAPEは38.77%削減され、外洋での復元誤差を大幅に低減します。

OxyGeneratorとCMIP6の実験性能の比較

十分な観測データがある西太平洋や特殊な環境条件の影響を受ける黒海などの地域では、OxyGeneratorの性能が特に優れており、モデルの性能は数百年にわたって安定しています。何年も。同時に、この結果は、歴史的期間におけるエルニーニョ/ラニーニャなどの特殊な気候現象によって引き起こされた溶存酸素分布の乱れをよく再現しており、熱塩循環などの大規模な水の移動特性も正確に反映しています。

この研究は、人工知能と海洋科学の深い交差点と緊密な協力の結果であり、地球規模の気候課題に対処するための新しいアイデアを切り開きました。今後もチームは、綿密な協力によるデータ駆動型地球科学発見研究を推進し、科学知能を強化する先端技術（AI for Science）の分野での研究を積極的に展開していきます。

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